کتاب معماری ترنسفورمر: تحلیل فنی و پیاده‌سازی کاربردی انکودرهای عصبی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری ترنسفورمر: تحلیل فنی و پیاده‌سازی کاربردی انکودرهای عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری و ضرورت ظهور معماری ترنسفورمر
  • 2. بررسی محدودیت‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی و کانولوشنی در پردازش متن
  • 3. مفهوم مکانیزم توجه و نقش آن در مدل‌سازی توالی‌ها
  • 4. معماری پایه ترنسفورمر و اجزای کلیدی انکودر
  • 5. فرآیند پیش‌پردازش متن و توکنایزرهای مدرن
  • 6. جایگذاری موقعیتی و اهمیت حفظ ترتیب کلمات
  • 7. مبانی ریاضی ضرب داخلی و محاسبه امتیاز توجه
  • 8. مکانیسم توجه چندسر و تاثیر آن بر استخراج ویژگی‌های معنایی
  • 9. ساختار لایه‌های پیش‌خور در انکودر ترنسفورمر
  • 10. نقش نرمال‌سازی لایه‌ها در پایداری آموزش مدل
  • 11. اتصالات میان‌بر و جلوگیری از محوشدگی گرادیان
  • 12. بررسی ابعاد فضای نهفته و تاثیر آن بر ظرفیت مدل
  • 13. معماری انکودر در مدل‌های خانواده برت
  • 14. استراتژی‌های پیش‌آموزش مدل‌های مبتنی بر انکودر
  • 15. تحلیل توابع فعال‌سازی در لایه‌های ترنسفورمر
  • 16. روش‌های بهینه‌سازی و تنظیم نرخ یادگیری در آموزش مدل‌های زبانی
  • 17. تکنیک‌های منظم‌سازی و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 18. پیاده‌سازی ماژول توجه با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 19. نحوه مدیریت توالی‌های طولانی و محدودیت‌های حافظه
  • 20. تجزیه و تحلیل بردارهای بازنمایی کلمات
  • 21. استخراج ویژگی‌های متنی برای وظایف طبقه‌بندی
  • 22. کاربرد انکودرهای ترنسفورمر در تحلیل احساسات متون فارسی
  • 23. استفاده از ترنسفورمرها در تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
  • 24. روش‌های استخراج پاسخ از متون با استفاده از معماری انکودر
  • 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بر اساس معیارهای استاندارد
  • 26. تکنیک‌های فشرده‌سازی و سبک‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 27. اصول بازآموزی و تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 28. اخلاق در هوش مصنوعی و ملاحظات سوگیری در داده‌های آموزشی
  • 29. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 30. استراتژی‌های استقرار مدل‌های ترنسفورمر در محیط‌های عملیاتی
  • 31. تکنیک‌های نظارت بر عملکرد مدل در محیط واقعی
  • 32. آینده معماری‌های توجه و بهینه‌سازی‌های کارآمد
  • 33. جمع‌بندی و مسیر یادگیری پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
تگ‌ها: Transformer Encoder انکودر عصبی پردازش زبان طبیعی شبکه‌های عصبی مدل‌های زبانی معماری ترنسفورمر هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.